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武威市(凉州区、古浪县、民勤县、天祝藏族自治县)

大理白族自治州(云龙县、宾川县、洱源县、祥云县、大理市、剑川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、永平县、南涧彝族自治县、鹤庆县)

东莞市

嘉兴市(平湖市、海宁市、海盐县、秀洲区、桐乡市、嘉善县、南湖区)  商洛市(柞水县、洛南县、丹凤县、商州区、商南县、山阳县、镇安县)

忻州市(河曲县、代县、忻府区、岢岚县、静乐县、繁峙县、定襄县、神池县、保德县、宁武县、五台县、五寨县、偏关县、原平市)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗)

酒泉市(敦煌市、肃州区、肃北蒙古族自治县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、金塔县)

鸡西市(城子河区、恒山区、麻山区、梨树区、滴道区、密山市、鸡冠区、虎林市、鸡东县)  和田地区(墨玉县、民丰县、皮山县、和田市、洛浦县、策勒县、和田县、于田县)

延安市(延川县、吴起县、富县、甘泉县、宜川县、黄陵县、宝塔区、安塞区、志丹县、黄龙县、洛川县、子长市、延长县)

大庆市(肇州县、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、萨尔图区、让胡路区、肇源县、大同区、龙凤区)

襄阳市(宜城市、樊城区、襄州区、枣阳市、保康县、谷城县、老河口市、襄城区、南漳县)

钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)

东营市(利津县、河口区、广饶县、东营区、垦利区)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

益阳市(赫山区、桃江县、南县、沅江市、安化县、资阳区)

牡丹江市(海林市、绥芬河市、穆棱市、林口县、东安区、东宁市、爱民区、阳明区、西安区、宁安市)

昆明市(西山区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、宜良县、富民县、呈贡区、东川区、石林彝族自治县、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、五华区、官渡区、嵩明县)

锦州市(太和区、古塔区、北镇市、义县、凌海市、凌河区、黑山县)

荆州市(石首市、荆州区、洪湖市、江陵县、公安县、监利市、松滋市、沙市区)

咸宁市(通山县、赤壁市、咸安区、嘉鱼县、通城县、崇阳县)

固原市(原州区、隆德县、西吉县、彭阳县、泾源县)

绵阳市(梓潼县、平武县、江油市、安州区、游仙区、三台县、盐亭县、北川羌族自治县、涪城区)

上饶市(横峰县、广丰区、鄱阳县、玉山县、铅山县、德兴市、广信区、信州区、婺源县、余干县、弋阳县、万年县)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

兰州市(红古区、永登县、榆中县、皋兰县、七里河区、西固区、城关区、安宁区)

安阳市(安阳县、殷都区、文峰区、林州市、内黄县、北关区、滑县、龙安区、汤阴县)

惠州市(龙门县、博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区)

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昭通市(永善县、昭阳区、大关县、彝良县、绥江县、水富市、威信县、鲁甸县、盐津县、巧家县、镇雄县)

柳州市(柳江区、融水苗族自治县、柳南区、融安县、三江侗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、柳北区、柳城县、城中区)

南充市(顺庆区、仪陇县、西充县、阆中市、蓬安县、南部县、嘉陵区、营山县、高坪区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)  南平市(光泽县、顺昌县、延平区、邵武市、武夷山市、松溪县、政和县、浦城县、建阳区、建瓯市)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)

温州市(平阳县、龙港市、永嘉县、龙湾区、泰顺县、瓯海区、洞头区、乐清市、文成县、鹿城区、苍南县、瑞安市)三门峡市(灵宝市、渑池县、卢氏县、湖滨区、陕州区、义马市)

楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、元谋县、楚雄市、永仁县、牟定县、武定县、姚安县、南华县、大姚县)  阿里地区(革吉县、普兰县、改则县、噶尔县、措勤县、日土县、札达县)

攀枝花市(东区、西区、仁和区、米易县、盐边县)

新余市(分宜县、渝水区)

银川市(贺兰县、西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区)怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)

伊春市(友好区、伊美区、大箐山县、南岔县、铁力市、嘉荫县、丰林县、乌翠区、汤旺县、金林区)

张家口市(万全区、蔚县、赤城县、康保县、桥东区、宣化区、沽源县、阳原县、崇礼区、桥西区、怀安县、张北县、下花园区、怀来县、尚义县、涿鹿县)

焦作市(武陟县、中站区、孟州市、温县、博爱县、解放区、马村区、山阳区、沁阳市、修武县)

梅州市(大埔县、五华县、蕉岭县、梅江区、丰顺县、平远县、梅县区、兴宁市)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

南昌市(青山湖区、新建区、东湖区、安义县、红谷滩区、进贤县、青云谱区、西湖区、南昌县)

邵阳市(邵阳县、洞口县、双清区、武冈市、绥宁县、城步苗族自治县、隆回县、大祥区、北塔区、邵东市、新邵县、新宁县)

沈阳市(皇姑区、铁西区、沈河区、法库县、和平区、于洪区、辽中区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、康平县、新民市、大东区)

濮阳市(清丰县、范县、华龙区、南乐县、濮阳县、台前县)

凉山彝族自治州(昭觉县、会东县、越西县、甘洛县、盐源县、宁南县、冕宁县、木里藏族自治县、德昌县、雷波县、西昌市、普格县、喜德县、布拖县、金阳县、会理市、美姑县)

天水市(武山县、清水县、甘谷县、麦积区、秦州区、秦安县、张家川回族自治县)

平顶山市(叶县、舞钢市、宝丰县、石龙区、新华区、鲁山县、汝州市、卫东区、湛河区、郏县)

南京市(高淳区、秦淮区、溧水区、雨花台区、浦口区、玄武区、栖霞区、鼓楼区、江宁区、六合区、建邺区)

自贡市(沿滩区、荣县、大安区、贡井区、富顺县、自流井区)

厦门市(思明区、同安区、湖里区、海沧区、翔安区、集美区)

　　界面新闻记者|肖芳

　　界面新闻编辑|文姝琪

　　多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。

　　据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。

　　在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。

　　抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。

　　抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。

　　虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。

　　今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。

　　首次解释抖音算法不追求平台短期数据

　　从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。

　　抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。

　　其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。

　　Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。

　　算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。

　　在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。

　　抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。

　　他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。

　　一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。

　　从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。

　　这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。

　　打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性

　　回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。

　　比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。

　　在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。

　　实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。

　　去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。

　　但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。

　　针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。

　　一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。